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铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法
被引量：
5
1
作者
刘英莉
吴瑞刚
+1 位作者
么长慧
沈韬
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期245-253,共9页
针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标...
针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标准对收集的数据进行实体标注和关系标注.在标注完成后,通过数据预处理生成铝硅合金实体关系抽取数据集.通过实体关系联合抽取模型进行实验,验证该数据集可以应用于实体关系抽取任务.与公开数据集相比,材料数据集句子的语义和语法更为复杂,长句更多,导致实体关系联合抽取模型在材料数据集上的表现略差.针对上述问题,在实体关系联合抽取模型上加入自注意力机制,使该模型整体的F1值提高了约5.8%.该数据集的构建方法具有普适性,可以通过该构建方法构建材料数据集.
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关键词
数据集
构建标准
数据标注
实体关系联合抽取模型
自注意力机制
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职称材料
用户自适应的社会标签推荐模型
被引量：
1
2
作者
卢露
赵靖
魏登月
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第7期165-169,共5页
针对传统模型不能真实反映标签的生成过程以及无法加入用户角色等问题,提出一种新的用户-内容联合标注模型。该模型中标签的生成同时受用户兴趣和资源主题的影响,反映用户真实的标注过程,能够学习到包括用户的兴趣分布概率、资源的主题...
针对传统模型不能真实反映标签的生成过程以及无法加入用户角色等问题,提出一种新的用户-内容联合标注模型。该模型中标签的生成同时受用户兴趣和资源主题的影响,反映用户真实的标注过程,能够学习到包括用户的兴趣分布概率、资源的主题分布概率、词语的主题分布概率以及标签的主题分布概率等参数。实验结果表明,与CI-LD、ACorrLDA等模型相比,该推荐模型的正确率提高了10%。
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关键词
社会标注
标签
隐含主题模型
狄利克雷分配模型
用户·内容联合标注模型
GIBBS抽样
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职称材料
题名
铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法
被引量：
5
1
作者
刘英莉
吴瑞刚
么长慧
沈韬
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期245-253,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52061020,61971208,51864027)
云南计算机技术应用重点实验室开放基金资助项目(2020103)。
文摘
针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标准对收集的数据进行实体标注和关系标注.在标注完成后,通过数据预处理生成铝硅合金实体关系抽取数据集.通过实体关系联合抽取模型进行实验,验证该数据集可以应用于实体关系抽取任务.与公开数据集相比,材料数据集句子的语义和语法更为复杂,长句更多,导致实体关系联合抽取模型在材料数据集上的表现略差.针对上述问题,在实体关系联合抽取模型上加入自注意力机制,使该模型整体的F1值提高了约5.8%.该数据集的构建方法具有普适性,可以通过该构建方法构建材料数据集.
关键词
数据集
构建标准
数据标注
实体关系联合抽取模型
自注意力机制
Keywords
dataset
construction standard
data
annotation
entity relationship
joint
extraction
model
self-attention mechanism
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
用户自适应的社会标签推荐模型
被引量：
1
2
作者
卢露
赵靖
魏登月
机构
上海电力学院计算机科学与技术学院
安徽科技学院理学院
武汉大学计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第7期165-169,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目"用户自适应的社会标签生成和优化模型研究"(61272277)
安徽省教育厅优秀青年基金资助重点项目"Web挖掘中的群智能算法应用研究"(2011SQRL117ZD)
文摘
针对传统模型不能真实反映标签的生成过程以及无法加入用户角色等问题,提出一种新的用户-内容联合标注模型。该模型中标签的生成同时受用户兴趣和资源主题的影响,反映用户真实的标注过程,能够学习到包括用户的兴趣分布概率、资源的主题分布概率、词语的主题分布概率以及标签的主题分布概率等参数。实验结果表明,与CI-LD、ACorrLDA等模型相比,该推荐模型的正确率提高了10%。
关键词
社会标注
标签
隐含主题模型
狄利克雷分配模型
用户·内容联合标注模型
GIBBS抽样
Keywords
social
annotation
tag
latent topic
model
Dirichlet allocation
model
user-content joint annotation model
Gibbs sampling
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法
刘英莉
吴瑞刚
么长慧
沈韬
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
2
用户自适应的社会标签推荐模型
卢露
赵靖
魏登月
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
1
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职称材料
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